<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="smallsize">
        <h2>การจำแนกและการถดถอยโดยยึดตามป่าไม้</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-AD37EC59-C890-49AC-BD28-2E87F99A08E9-web.png" alt="ไดอะแกรมแสดงขั้นตอนการจำแนกและการถดถอยโดยยึดตามป่าไม้"></h2>
        <hr/>
    <p>สร้างแบบจำลองและสร้างการคาดการณ์โดยใช้การปรับอัลกอริทึมป่าไม้แบบสุ่มของ Leo Breiman ซึ่งเป็นวิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่มีการกำกับดูแล สำหรับทำการคาดการณ์ได้ทั้งแบบตัวแปรที่เป็นหมวดหมู่ (การจำแนก) และตัวแปรต่อเนื่อง (การถดถอย) ตัวแปรอธิบาย คือ ฟิลด์ในตารางแอตทริบิวต์ของฟีเจอร์การฝึกอบรม สามารถเปิดใช้เครื่องมือเพื่อสร้างแบบจำลองเพื่อประเมินผลการทำงาน หรือสร้างแบบจำลอง และคาดการณ์ถึงผลลัพธ์ของชุดข้อมูลอื่น
    </p>
    <p>
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="analysisType">
        <div><h2>ประเภทการวิเคราะห์</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>ระบุโหมดการทำงานของเครื่องมือ สามารถเปิดใช้เครื่องมือเพื่อฝึกอบรมแบบจำลองเพื่อประเมินผลการทำงาน หรือฝึกอบรมแบบจำลอง และคาดการณ์ถึงฟีเจอร์ต่าง ๆ เท่านั้น การคาดการณ์แบ่งเป็นประเภทต่าง ๆ ต่อไปนี้:
                <ul>
                    <li> <b>ฝึกอบรมแบบจำลองเพื่อประเมินผลการทำงานของแบบจำลอง</b>&mdash;จะมีการฝึกอบรมแบบจำลอง และปรับให้พอกับข้อมูลอินพุต ใช้ตัวเลือกนี้เพื่อประเมินความแม่นยำของแบบจำลองก่อนที่จะสร้างการคาดการณ์จากชุดข้อมูลใหม่ ผลลัพธ์ของตัวเลือกนี้จะเป็นบริการฟีเจอร์ของข้อมูลฝึกอบรมที่ปรับให้พอดีแล้ว การวินิฉัยแบบจำลอง และตัวเลือกตารางความสำคัญของตัวแปร
                    </li>
                    <li> <b>ฝึกอบรมแบบจำลองและคาดการณ์ค่าต่าง ๆ </b>&mdash; จะมีการสร้างการคาดการณ์หรือการจำแนกสำหรับฟีเจอร์ ต้องให้ตัวแปรอธิบายสำหรับทั้งฟีเจอร์การฝึกอบรมและฟีเจอร์ที่จะถูกคาดการณ์ ผลลัพธ์ของตัวเลือกนี้จะเป็นบริการฟีเจอร์ของค่าที่คุณคาดการณ์ การวินิฉัยแบบจำลอง และตัวเลือกตารางความสำคัญของตัวแปร
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="train">
        <div><h2>ฝึกอบรมแบบจำลองเพื่อประเมินผลการทำงานของแบบจำลอง</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>ใช้แบบจำลองนี้หากคุณต้องการปรับแบบจำลองให้พอดี และค้นหาความเหมาะสม
            </p>
            <p>ด้วยตัวเลือกนี้ จะมีการฝึกอบรมแบบจำลองโดยใช้ชั้นข้อมูลอินพุต ใช้ตัวเลือกนี้เพื่อประเมินความแม่นยำของแบบจำลองก่อนที่จะสร้างการคาดการณ์จากชุดข้อมูลใหม่ ตัวเลือกนี้จะแสดงผลลัพธ์การวินิจฉัยแบบจำลองในหน้าต่างข้อความ และใช้แบบจำลองกับข้อมูลการฝึกอบรมของคุณ
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="trainAndPredict">
        <div><h2>ฝึกอบรมแบบจำลองและคาดการณ์ค่าต่าง ๆ</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>ใช้โหมดนี้หากคุณต้องการปรับแบบจำลองให้พอดี และใช้แบบจำลองกับชุดข้อมูลเพื่อสร้างการคาดการณ์
            </p>
            <p>จะมีการสร้างการคาดการณ์หรือการจำแนกสำหรับฟีเจอร์ต่าง ๆ ผลลัพธ์ของตัวเลือกนี้จะเป็นบริการฟีเจอร์ การวินิฉัยแบบจำลอง และตัวเลือกตารางความสำคัญของตัวแปร
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="inFeatures">
        <div><h2>เลือกชั้นข้อมูลการฝึกอบรม</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>ชั้นข้อมูลฟีเจอร์ที่ประกอบด้วยตัวแปรในการคาดการณ์และฟิลด์ที่จะถูกใช้เพื่อสร้างการคาดการณ์
            </p>
            <p>นอกเหนือจากการเลือกชั้นข้อมูลจากแผนที่คุณสามารถเลือก <b>เลือกชั้นข้อมูลการวิเคราะห์</b> ที่ด้านล่างของรายการแบบเลื่อนลงเพื่อเรียกดูเนื้อหาของคุณสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือชั้นฟีเจอร์ คุณอาจเลือกใช้ตัวกรองบนชั้นข้อมูลอินพุตของคุณ หรือใช้ส่วนที่เลือกบนชั้นข้อมูลที่โฮสต์ซึ่งเพิ่มลงในแผนที่ของคุณได้ ตัวกรองและการเลือกจะถูกใช้ในการวิเคราะห์เท่านั้น 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="featuresToPredict">
        <div><h2>เลือกชั้นข้อมูลที่จะคาดการณ์ค่า</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>ชั้นข้อมูลฟีเจอร์ที่แสดงตำแหน่งที่มีการสร้างการคาดการณ์ ชั้นข้อมูลฟีเจอร์นี้ยังต้องประกอบด้วยตัวแปรอธิบายที่ให้มาเป็นฟิลด์ที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรที่ใช้งานจากฟีเจอร์การฝึกอบรม
            </p>
            <p>นอกเหนือจากการเลือกชั้นข้อมูลจากแผนที่คุณสามารถเลือก <b>เลือกชั้นข้อมูลการวิเคราะห์</b> ที่ด้านล่างของรายการแบบเลื่อนลงเพื่อเรียกดูเนื้อหาของคุณสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือชั้นฟีเจอร์ คุณอาจเลือกใช้ตัวกรองบนชั้นข้อมูลอินพุตของคุณ หรือใช้ส่วนที่เลือกบนชั้นข้อมูลที่โฮสต์ซึ่งเพิ่มลงในแผนที่ของคุณได้ ตัวกรองและการเลือกจะถูกใช้ในการวิเคราะห์เท่านั้น 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="variablePredict">
        <div><h2>เลือกฟิลด์ที่จะคาดการณ์</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>ฟิลด์จากฟีเจอร์การฝึกอบรมที่ประกอบไปด้วยค่าที่จะใช้ฝึกอบรมแบบจำลอง ฟิลด์นี้ประกอบด้วยค่าของตัวแปรที่รู้จัก (การฝึกอบรม) ซึ่งจะใช้เพื่อคาดการณ์ตำแหน่งที่ไม่รู้จัก หากเป็นแบบแยกหมวดหมู่ (เช่น เมเปิ้ล ต้นสน ต้นโอ้ค) ให้เลือกช่องทำเครื่องหมาย  <b>ตามหมวดหมู่</b>
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariables">
        <div><h2>เลือกตัวแปรอธิบายหนึ่งรายการขึ้นไป</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>มีฟิลด์หนึ่งขึ้นไปที่แสดงตัวแปรอธิบาย (ฟิลด์) ที่จะช่วยคาดการณ์ค่าหรือหมวดหมู่ของตัวแปรที่จะคาดการณ์ ใช้ช่องทำเครื่องหมายตามหมวดหมู่สำหรับตัวแปรที่แสดงกลุ่มหรือหมวดหมู่ (เช่น การปกคลุมดิน หรือการมีอยู่ หรือการไม่มีอยู่) ระบุตัวแปรเป็น จริง สำหรับตัวแปรที่แสดงกลุ่มหรือหมวดหมู่ ได้แก่ การปกคลุมดิน หรือการมีอยู่ หรือการไม่มีอยู่ และเท็จ หากเป็นตัวแปรแบบต่อเนื่อง
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="numberOfTrees">
        <div><h2>จำนวนของต้นไม้</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>จำนวนของต้นไม้ที่สร้างในแบบจำลอง โดยทั่วไปต้นไม้ที่เพิ่มขึ้นจะเป็นผลมาจากการคาดการณ์แบบจำลองที่มีความแม่นยำมากขึ้น แต่แบบจำลองจะใช้เวลาในการคำนวณนานขึ้น จำนวนของต้นไม้เริ่มต้น คือ 100
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="minimumLeafSize">
        <div><h2>ขนาดใบไม้ต่ำสุด</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>จำนวนขั้นต่ำของการสังเกตการณ์ที่จำเป็นในการรักษาใบไม้ (นี่คือโหนดเทอร์มินัลของต้นไม้โดยไม่มีการแยกชิ้นส่วนเพิ่มเติม) ค่าเริ่มต้นขั้นต่อสำหรับการถดถอย คือ 5 และค่าเริ่มต้นสำหรับการจำแนกคือ 1 สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ทุกข้อมูล การเพิ่มขึ้นของตัวเลขดังกล่าวจะทำให้เวลาในการทำงานของเครื่องมือลดลง
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="maximumTreeDepth">
        <div><h2>ความลึกสูงสุดของต้นไม้</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>จำนวนการแยกชิ้นส่วนสูงสุดที่จะทำได้เมื่อโค่นต้นไม้ การใช้ความลึกสูงสุดขนาดใหญ่ จะทำให้เกิดชิ้นส่วนที่แยกมากขึ้นซึ่งอาจทำให้มีโอกาสของการเกิดโอเวอร์ฟิตติ้งของแบบจำลองเพิ่มขึ้น ค่าเริ่มต้น คือ ข้อมูลที่ขับเคลื่อนและขึ้นอยู่กับจำนวนต้นไม้ที่สร้างขึ้นและจำนวนของตัวแปรที่รวมไว้
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="sampleSize">
        <div><h2>ข้อมูลที่ใช้ได้ต่อต้นไม้แต่ละต้น (%)</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>ระบุเปอร์เซ็นต์ของฟีเจอร์ในชั้นข้อมูลการฝึกอบรมที่ใช้สำหรับต้นไม้ในการตัดสินใจแต่ละต้น ค่าเริ่มต้นคือ 100 เปอร์เซ็นต์ของข้อมูล จะมีการใช้ตัวอย่างแบบสุ่มสำหรับต้นไม้แต่ละต้นจากสองในสามของข้อมูลที่ระบุไว้
            </p>
            <p>มีการสร้างต้นไม้ในการตัดสินใจแต่ละต้นที่อยู่ในป่าโดยใช้ตัวอย่างแบบสุ่มหรือเซ็ตย่อย (ประมาณสองในสาม) ของข้อมูลการฝึกอบรมที่มีอยู่ การใช้เปอร์เซ็นต์ที่ต่ำกว่าของข้อมูลอินพุตสำหรับต้นไม้ในการตัดสินใจแต่ละต้นจะเพิ่มความเร็วของเครื่องมือสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ทุกชุด
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="randomVariables">
        <div><h2>จำนวนของตัวแปรที่สุ่มตัวอย่าง</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>ระบุำจำนวนของตัวแปรอธิบายที่ใช้เพื่อสร้างต้นไม้ในการตัดสินใจแต่ละต้น
            </p>
            <p>ต้นไม้ในการตัดสินใจแต่ละต้นที่อยู่ในป่าถูกสร้างขึ้นโดยใช้เซ็ตย่อยแบบสุ่มของตัวแปรอธิบายที่ระบุ การเพิ่มจำนวนของตัวแปรที่ใช้สำหรับต้นไม้ในการตัดสินใจแต่ละต้นจะเพิ่มโอกาสของการโอเวอร์ฟิตติ้งแบบจำลองของคุณโดยเฉพาะหากมีตัวแปรที่เหนือกว่าหนึ่งหรือสองตัวแปร หลักปฏิบัติทั่วไปคือการใช้รากที่สองของจำนวนทั้งหมดของตัวแปรอธิบาย หากตัวแปรของคุณเป็นตัวเลขหรือหารจำนวนทั้งหมดของตัวแปรอธิบายด้วย 3 หากตัวแปรที่จะคาดการณ์เป็นแบบหมวดหมู่
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariableMatching">
        <div><h2>เลือกวิธีการจับคู่ฟิลด์คำอธิบาย</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>วิธีที่ตัวแปรที่เกี่ยวข้องในชั้นข้อมูลการฝึกอบรมจะจับคู่กับตัวแปรในชั้นข้อมูลการคาดการณ์ จะมีการนำเฉพาะตัวแปรที่ใช้ในการฝึกอบรมไปใส่ไว้ในตาราง
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="percentageForValidation">
        <div><h2>จำนวนการทำงานเพื่อตรวจสอบ</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>ระบุเปอร์เซ็นต์ (ระหว่าง 0 เปอร์เซ็นต์ถึง 50 เปอร์เซ็นต์) ของฟีเจอร์ในชั้นข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อสงวนเป็นชุดข้อมูลการทดสอบสำหรับการตรวจสอบความถูกต้อง จะมีการฝึกอบรมแบบจำลองโดยไม่มีเซ็ตย่อยของข้อมูลแบบสุ่มนี้ และค่าที่สังเกตการณ์สำหรับฟีเจอร์ดังกล่าวจะถูกนำไปเปรียบเทียบกับค่าที่คาดการณ์ไว้ ค่าเริ่มต้นคือ 10 เปอร์เซ็นต์
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputName">
        <div><h2>ชื่อของชั้นข้อมูลผลลัพธ์</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>เป็นชื่อชั้นข้อมูลที่จะถูกสร้างใน <b>เนื้อหาของฉัน</b> และเพิ่มเข้าไปในแผนที่ ชื่อเริ่มต้นจะขึ้นอยู่กับชื่อเครื่องมือและชื่อชั้นข้อมูลอินพุท ถ้าชื่อชั้นข้อมูลนี้มีอยู่แล้ว คุณจะถูกขอให้ตั้งชื่อใหม่
            </p>
            <p>ผลลัพธ์ที่ได้จะขึ้นอยู่กับประเภทของการวิเคราะห์ หากคุณกำลังทำการฝึกอบรมเพื่อประเมินความเหมาะสมของแบบจำลอง ผลลัพธ์จะประกอบไปด้วยชั้นข้อมูลของข้อมูลการฝึกอบรมที่เหมาะสมกับแบบจำลอง และข้อมูลผลลัพธ์ในการประเมินความเหมาะสมของแบบจำลอง หากคุณกำลังทำการฝึกอบรมและคาดการณ์ ผลลัพธ์จะประกอบไปด้วยชั้นข้อมูลของข้อมูลการฝึกอบรมที่เหมาะสมกับแบบจำลอง และข้อมูลผลลัพธ์ในการประเมินความเหมาะสมของแบบจำลอง
            </p>
            <p>ใช้  <b>บันทึกผลลัพธ์ใน</b> เมนูแบบเลื่อนลง เพื่อระบุชื่อของโฟล์เดอร์ใน <b>เนื้อหาของฉัน</b> เมื่อบันทึกผล
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
